使用第三方库爬虫函数spider爬取“万科企业股份有限公司利润表”，并使用第三方库数据清洗函数dataclean进行数据清洗

在Python中，我们可以利用`scrapy`这个强大的第三方爬虫框架来抓取网页信息，如万科企业股份有限公司的利润表。首先，你需要安装Scrapy和相关的中间件如`scrapy-splash`用于处理JavaScript渲染的网页。

1. 安装必要的依赖：

pip install scrapy scrapy-splash

2. 创建一个新的Scrapy项目并生成一个基础的Spider：

scrapy startproject wanhao_spider
cd wanhao_spider
scrapy genspider vanke_profit "https://www.vanke.com/" # 需要实际替换为利润表的URL

然后在生成的`wanhao_spider/spiders/vanke_profit.py`文件中，编写爬虫规则：

import scrapy

class VankeProfitSpider(scrapy.Spider):
    name = 'vanke_profit'
    allowed_domains = ['www.vanke.com']
    start_urls = ["https://www.vanke.com/profit_statement"]

    def parse(self, response):
        profit_table_xpath = 'XPath to the profit table'  # 你需要找到利润表的XPATH表达式
        for item in response.xpath(profit_table_xpath):
            yield {
                'company': '万科企业股份有限公司',
                'financial_data': item.css('relevant financial data').getall()  # 提取需要的数据
            }

        next_page = response.css('link[rel="next"]::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

这里假设利润表数据在某个CSS选择器下可以找到，你需要自行查找实际的XPATH或CSS路径。

接下来，使用第三方库`pandas`对爬取的数据进行清洗：

import pandas as pd
from io import StringIO

def clean_data(data):
    df = pd.read_html(StringIO(data), converters={'column names': str})  # 将数据字符串转为DataFrame
    df = df[['column1', 'column2']]  # 根据实际数据结构筛选列
    df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
    return df

# 使用爬虫结果调用清洗函数
cleaned_df = clean_data(vanke_profit_crawler_result)

请将上述代码中的`profit_table_xpath`、CSS选择器以及`df`中的列名替换为实际的数据位置和结构。